【正文】 所選擇的數(shù)據(jù)源和度量可以 給所有的結(jié)構(gòu)提供證據(jù)，但是它們都是有助于描述兩種不同的項(xiàng)目之間的區(qū)別的強(qiáng)大指標(biāo)。 GQM 方法對(duì)這個(gè)目標(biāo)具體化為四個(gè)可以支撐指標(biāo)的研究問題。因此，現(xiàn)在的問題是，研究的取樣資料是否可以作為一般結(jié)構(gòu)的度量 [27]。我們不認(rèn)為這些差異對(duì)學(xué)生在他們的項(xiàng)目中所使用的方式有重大影響，因?yàn)樗菧?zhǔn)備階段，我們對(duì)這兩個(gè)階段重視但是最后又排除在外。游戲項(xiàng)目小組和社交應(yīng)用項(xiàng)目小組的學(xué)生所經(jīng)歷的項(xiàng)目的 12階段是不同的。獨(dú)立做一個(gè)社交應(yīng)用項(xiàng)目或一個(gè)游戲項(xiàng)目，學(xué)生必須完全的完成項(xiàng)目中的相同階段，提供在 2020和 2020相同的文檔模板基礎(chǔ)上完全相同的文件。我們不認(rèn)為學(xué)生選擇一個(gè)項(xiàng)目的一個(gè)特定類型就高于其他的類型，從而損害了評(píng)價(jià)結(jié)果。第一內(nèi)部威脅的是兩組在評(píng)價(jià)中使用的樣本不是隨機(jī)的。如果 B的改變引起了除了對(duì) A之外的其他操作，這就是內(nèi)部有效性的一個(gè)威脅。 圖 4：項(xiàng)目分布 5 有效性的威脅 我們現(xiàn)在考慮什么是本次 評(píng)估的有效性最重要的威脅。所以，我們只得出對(duì)于項(xiàng)目成績(jī)無顯著差異的結(jié)論。我們單獨(dú)運(yùn)行 2020年的社交應(yīng)用項(xiàng)目和 2020 年的游戲項(xiàng)目。 表 11： KruskalWallis測(cè)試不同的項(xiàng)目得分。 為了調(diào)查項(xiàng)目小組給選擇 Android游戲項(xiàng)目和 Android社交應(yīng)用項(xiàng)目的學(xué)生評(píng)分是否有任何差異，假設(shè)沒有任何差異， KruskalWallis 檢驗(yàn)是用來檢驗(yàn)這一假設(shè)，因?yàn)槲覀儾荒芗僭O(shè)一個(gè)正常的人口而兩組樣本的大小是不同的。 表 81：假設(shè)花費(fèi)小時(shí) 假設(shè) COTS N Median P 每隊(duì)的時(shí)間支出無差異 Game 12 362 Social 16 334 表 91：架構(gòu)項(xiàng)目實(shí)施的指標(biāo) NoF NoC LoC Game Social Game Social Game Social 平均 37 24 1016 536 2585 1949 標(biāo)準(zhǔn)偏差 13 13 807 755 1172 1368 最大 54 45 2571 2886 4173 5082 最小 15 5 206 37 844 390 表 10：假設(shè)檢驗(yàn)項(xiàng)目實(shí)施代碼 假設(shè) N Median P 代碼的行數(shù)沒有差異 Game 12 2672 Social 16 1523 項(xiàng)目的成績(jī)差異 該項(xiàng)目的得分是 0分和 30分之間，以總成績(jī) 30%。 從表 7， 8， 9， 10，我們可以發(fā)現(xiàn)游戲項(xiàng)目小組在相似的時(shí)間開銷（ 334 VS 338）編寫的代碼比平均代碼量幾乎多三分之一（超過 133%）。但 P接近 。 我們使用 KruskalWallis 檢驗(yàn)方法對(duì)實(shí)現(xiàn)兩種不同的項(xiàng)目所得到的文件的數(shù) 量和代碼行數(shù)的差異進(jìn)行了測(cè)試，表 10顯示了該測(cè)試的結(jié)果。 以下指標(biāo)進(jìn)行計(jì)算學(xué)生小組的工作量：（ 1）源文件數(shù)（ NOF）；（ 2）代碼中的注釋的數(shù)量（ NOC）；（ 3）源代碼中不計(jì)空行和注釋行的行數(shù)（ LOC）。由于兩個(gè)類型的小組都使用 Android 平臺(tái)，在復(fù)雜性方面該領(lǐng)域具有可比性，我們期望找到實(shí)現(xiàn)效率上的差異。 每隊(duì)的時(shí)間（小時(shí)） Game Social 平均 334 338 標(biāo)準(zhǔn)偏差 最大 520 535 最小 110 183 項(xiàng)目分析 此外，我們選擇將項(xiàng)目的實(shí)現(xiàn)程度作為標(biāo)準(zhǔn)來對(duì)在項(xiàng)目過程中工作量的多少進(jìn)行評(píng)估。相反，在這兩個(gè)項(xiàng)目花費(fèi)的時(shí)間分布是非常相似的。 根據(jù)每個(gè)小組投入的時(shí)間，我們使用 KruskalWallis 試驗(yàn)對(duì)每個(gè)小組在項(xiàng)目花費(fèi)的小時(shí)數(shù)進(jìn)行了差異測(cè)試。 時(shí)間的花費(fèi) 我們要求學(xué)生估計(jì)使用了多少小時(shí)去完成軟件體系結(jié)構(gòu)的項(xiàng)目的 3– 5 階段（核心項(xiàng)目的階段）。 表 5：測(cè)量軟件體系結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性 主要模塊的數(shù) /類 結(jié)構(gòu)上 的 的水平數(shù)量 Game Social Game Social 平均 14 3 標(biāo)準(zhǔn)偏差 最大 21 28 4 3 最小 7 3 2 1 表 61：假設(shè)檢驗(yàn)架構(gòu)的復(fù)雜性 假設(shè) COTS N Median P 沒有數(shù)的區(qū)別主要模塊 /類 Game 12 14 Social 16 7 建筑水平在數(shù)量上無差異 Game 12 3 Social 16 2 在項(xiàng)目中投入精力的差異。兩個(gè)檢驗(yàn)都給出了 p 值（ P＜ ）具體地說，試驗(yàn)表明，在軟件體系結(jié)構(gòu)中的主要類的數(shù)目和層次的數(shù)目在統(tǒng)計(jì)上有著顯著的差異。此外，在游戲項(xiàng)目中的軟件體系結(jié)構(gòu)的層次數(shù)是社交應(yīng)用項(xiàng)目中的軟件體系結(jié)構(gòu)的層次數(shù)的兩倍。表 5 列出了主要模塊 /類的數(shù)量和社交應(yīng)用項(xiàng)目和游戲項(xiàng)目中的軟件體系結(jié)構(gòu)的邏輯視圖的層次結(jié)構(gòu)的數(shù)目的統(tǒng)計(jì)。 體現(xiàn)軟件體系結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性的兩個(gè)指標(biāo) [24]：（ 1）在軟件體系結(jié)構(gòu)的邏輯視圖描述的主要模塊或類的數(shù)目；（ 2）在軟件體系結(jié)構(gòu)的邏輯視圖的層次結(jié)構(gòu)的數(shù)目。在表中，在他們的項(xiàng)目 4implies 游戲隊(duì)使用的設(shè)計(jì)模式中，這可能會(huì)導(dǎo)致游戲項(xiàng)目的使用比在全面統(tǒng)計(jì)圖 3所示的社會(huì)項(xiàng)目的更多類型的模式。例如，游戲項(xiàng)目使用的八種設(shè)計(jì)模式相比社交應(yīng)用項(xiàng)目的六種設(shè)計(jì)模式，如圖 3所示。此外， Abstract Factory模式和 State模式在游戲項(xiàng)目小組中排名 前三的模式，社交應(yīng)用項(xiàng)目小組中排名前三的模式還有集合模式和模板模式。根據(jù)閱讀項(xiàng)目報(bào)告，圖 3給出了設(shè)計(jì)模式在社交項(xiàng)目小組和游戲項(xiàng)目小組使用的分布。表 4 展現(xiàn)的 KruskalWallis檢驗(yàn)的結(jié)果表明設(shè)計(jì)模式在的兩個(gè)不同的項(xiàng)目類型中實(shí)現(xiàn)的數(shù)量在統(tǒng)計(jì)上無明顯差異。 設(shè)計(jì)模式的使用 表 3 是對(duì)軟件體系結(jié)構(gòu)和設(shè)計(jì)模式應(yīng)用 于社交應(yīng)用項(xiàng)目和游戲項(xiàng)目數(shù)量的 描述性統(tǒng)計(jì)。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)應(yīng)強(qiáng)調(diào)項(xiàng)目的兩種類型項(xiàng)目之間的任何差異。我們承認(rèn)，這樣比較會(huì)有很多誤差源，因?yàn)檫@兩個(gè)領(lǐng)域差別太大。報(bào)表獲得的 P值（ P1，P2， P4）顯示選擇游戲項(xiàng)目的學(xué)生比選擇社交應(yīng)用項(xiàng)目的學(xué)生更積極的反饋他們對(duì)自己項(xiàng)目的感受。 圖 2顯示，相比選擇游戲項(xiàng)目的學(xué)生的比例（ 13%）選擇社交應(yīng)用項(xiàng)目的學(xué)生中有較高比例的學(xué)生，會(huì)選擇另一個(gè)項(xiàng)目（ 20%）。此外， PS6：學(xué)生必須回答如果他們能夠回到過去的時(shí)間，他們是否會(huì)選擇另一個(gè)項(xiàng)目。其他的報(bào)表在學(xué)生感知方面沒有顯著差異。一個(gè)可能的解釋是，一個(gè)游戲的質(zhì)量屬性，如可修改性或可測(cè)性，很容易讓學(xué)生聯(lián)想，并抓住學(xué)生的注意力使學(xué)生去深入的了解它。 Android游戲在量表的得分是 3分，而 Android社交應(yīng)用的得分為 4分。 表 2: Wilcoxon測(cè)試 PS1PS11報(bào)表 陳述 COTS 平均 中點(diǎn) 標(biāo)準(zhǔn)偏差 P PS1：從 ATAM上講我發(fā)現(xiàn)它很難評(píng)價(jià)其他組的結(jié)構(gòu)？ Game 4 Social 4 PS2：我發(fā)現(xiàn)很難把重點(diǎn)放在我們分配的質(zhì)量屬性上 Game 3 Social 4 PS3：我發(fā)現(xiàn)很容易集成建筑或設(shè)計(jì)圖案 Game 3 Social 3 PS4：我花了更多的時(shí)間有關(guān)技術(shù)問題，而不是建筑事宜 Game 4 Social 4 PS5：在項(xiàng)目過程中，我學(xué)到了很多關(guān)于軟件架構(gòu)的 知識(shí) Game 4 Social 4 PS6：如果我能及時(shí)回到過 去的 話， 我會(huì)選擇另一個(gè)項(xiàng)目 Game 1 Social 1 從測(cè)試結(jié)果中，問卷調(diào)查的回答中顯著性差異（ P≤ ）最低的是 PS2（ P = ）。 44個(gè)游戲項(xiàng)目的學(xué)生中 38個(gè)學(xué)生做了問卷， 58個(gè)社會(huì)項(xiàng)目的學(xué)生中的 35個(gè)學(xué)生做了問卷。此測(cè)試通常是（ 1）用戶不能假設(shè)一個(gè)正常的人口（ 2）兩組樣本大小是不同的。 H0：學(xué)生對(duì) Android平臺(tái)上的社交應(yīng)用或者游戲應(yīng)用來作為軟件體系結(jié)構(gòu)項(xiàng)目的感受沒有任何差異。在調(diào)查報(bào)告中讓學(xué)生回想該項(xiàng)目對(duì)他們學(xué)習(xí)軟件體系結(jié)構(gòu)有何幫助。 學(xué)生們完成了他們的軟件體系結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)一個(gè)星期后，我們做了一個(gè)關(guān)于項(xiàng)目的調(diào)查。 下面的小節(jié)重點(diǎn)分析在以下四個(gè)方面是否社交領(lǐng)域和游戲領(lǐng)域不同而產(chǎn)生明顯不同的輸出：（ 1）學(xué)生對(duì)項(xiàng)目的感受，（ 2）軟件體系結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)復(fù)雜度，（ 3）學(xué)生在項(xiàng)目中的實(shí)現(xiàn)成果（ 4）學(xué)生在項(xiàng)目的評(píng)分。從上面的數(shù)據(jù)，我們發(fā)現(xiàn)，游戲領(lǐng)域已經(jīng)吸引學(xué)生注意力和吸引力的外圍設(shè)備的優(yōu)勢(shì)，如硬件或軟件市場(chǎng)， Android社交領(lǐng)域也一樣。 在項(xiàng)目的第一階段，學(xué)生們被要求填寫一份調(diào)查問卷，選擇 COTS和領(lǐng)域的原因。 圖 1：軟件架構(gòu)項(xiàng)目類型的選擇分布圖 圖 1 的數(shù)據(jù)清楚地表明，大多數(shù)學(xué)生喜歡游戲開發(fā)相比其他領(lǐng)域。選擇 Android的學(xué)生中， 58名學(xué)生（ 57%）選擇了社會(huì)應(yīng)用， 44名學(xué)生（ 43%）選擇了游戲應(yīng)用。 4 研究結(jié)果 在 2020年和 2020年，學(xué)生可以選擇使用三個(gè) COTS做項(xiàng)目：機(jī)器人（ Java），XNA（ C ），和 Android（ Java）。完成 5階段后，學(xué)生回答一個(gè)問卷調(diào)查，主要集中在學(xué)生如何看待該項(xiàng)目。學(xué)生每個(gè)階段要上交自 己的成果，這由課程負(fù)責(zé)人評(píng)估和反饋，在最后交作品之前使作品不斷改善。前兩個(gè)階段讓學(xué)生單獨(dú)或成對(duì)熟悉 COTS、架構(gòu)和設(shè)計(jì)模式。 目標(biāo) 分析 軟件開發(fā)項(xiàng)目 為了 在同一 COTS社交應(yīng)用與游戲應(yīng)用領(lǐng)域比較 關(guān)于 兩個(gè)領(lǐng) 域的項(xiàng)目的差異性和有效性 看待 的 角度 研究員和教育家 上下文索引 在軟件體系結(jié)構(gòu)課程的學(xué)生 問題 Q1：如何看待選擇選擇一個(gè)Android社會(huì)項(xiàng)目的學(xué)生和選擇Android游戲項(xiàng)目的 學(xué)生 他們的選擇 是否有任何差異？ Q2：在軟件架構(gòu)設(shè)計(jì)的學(xué)生做一個(gè)Android 的游戲項(xiàng)目與學(xué)生做一個(gè)Android 社會(huì)項(xiàng)目有什么不同？ Q3：在項(xiàng)目實(shí)施工作中的學(xué)生做 Android游戲項(xiàng)目與學(xué)生做一個(gè)Android社會(huì)項(xiàng)目是否有任何差異？ Q4：學(xué)生在性能上做一個(gè) Android的游戲項(xiàng)目與做一個(gè) Android社會(huì)項(xiàng)目有 什么區(qū)別？ Metric M1：選擇游戲項(xiàng)目與社會(huì)項(xiàng)目的學(xué)生數(shù)量。在我們的例子中，回答問題的研究使用的指標(biāo)的定量和定性數(shù)據(jù)共同決定的。這個(gè)評(píng)價(jià)是一個(gè)模擬試驗(yàn)，而不是一個(gè)受控制的試驗(yàn)。我們的評(píng)估包括五個(gè)主題：選擇域分布，學(xué)生對(duì)項(xiàng)目感知，項(xiàng)目交付的代碼質(zhì)量和復(fù)雜性，學(xué)生的努力和成績(jī)，獲獎(jiǎng)項(xiàng)目等級(jí)。在我們以前的研究， GDBL結(jié)論的有效性是基于不同的 COTS機(jī)器人和 XNA。 3 研究方法 本節(jié)描述我們使用 Android開發(fā)作為軟件體系結(jié)構(gòu)中的項(xiàng)目的實(shí)驗(yàn)中獲得的相關(guān)數(shù)據(jù)的研究方法。游戲和社交 Android項(xiàng)目的引進(jìn)，使我們得以比較學(xué)生在項(xiàng)目所涉及的領(lǐng)域如何影響學(xué)習(xí)和項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)以及 COTS的獨(dú)立性。學(xué)生們現(xiàn)在可以在除了在 Java 機(jī)器人項(xiàng)目和 XNA 游戲項(xiàng)目之間進(jìn)行選擇，還可以在 Android 平臺(tái)開發(fā)一個(gè)社交應(yīng)用程序或游戲。研究的主要結(jié)論是，游戲開發(fā)項(xiàng)目可以成功地如果我們考慮機(jī)器人作為評(píng)價(jià)基準(zhǔn)用來教軟件體系結(jié)構(gòu)。最后，對(duì)軟件體系結(jié)構(gòu)課程進(jìn)行評(píng)價(jià) [23， 24]。兩種項(xiàng)目的過程，成果，和對(duì)項(xiàng)目的評(píng)價(jià)是一樣的 只是領(lǐng)域不一樣。開始時(shí)，學(xué)生們被要求編寫的機(jī)器人控制器能控制一個(gè)機(jī)器人在一個(gè)迷宮中移動(dòng)，并在迷宮中收集四個(gè)球，并把它們帶到迷宮中 一個(gè)固定的位置中。在實(shí)施階段，學(xué)生通過多次迭代不斷擴(kuò)展，完善軟件體系結(jié)構(gòu)使其得到改進(jìn)。對(duì)于中等質(zhì)量屬性，學(xué)生可以選擇他們喜歡 的質(zhì)量屬性。在 3– 6階段， 45個(gè)學(xué)生組成一個(gè)團(tuán)隊(duì)，并在自己的團(tuán)隊(duì)中完成相應(yīng)的工作。 （ vi）項(xiàng)目評(píng)估：使用事后分析法（ PMA） [21]將項(xiàng)目作為一個(gè)整體進(jìn)行評(píng)估。 （ iv）架構(gòu)評(píng)估：使用的架構(gòu)權(quán)衡分析法（ ATAM） [1820]評(píng)價(jià)方法對(duì)項(xiàng)目的軟件體系結(jié)構(gòu)方面的質(zhì)量要求進(jìn)行評(píng)估。 （ ii）設(shè)計(jì)模式：學(xué)習(xí)如何通過改變現(xiàn)有系統(tǒng)中的應(yīng)用設(shè)計(jì)模式來應(yīng)用設(shè)計(jì)模式。在整個(gè)項(xiàng)目中，學(xué)生們必須根據(jù)指定的項(xiàng)目使用的軟件體系結(jié)構(gòu)技術(shù)，方法和工具來成功學(xué)到東西。這樣做的動(dòng)機(jī)是為了讓學(xué)生了解架構(gòu)和實(shí)現(xiàn)之間的關(guān)系，并能夠真正的對(duì)體 系架構(gòu)和實(shí)施是否符合應(yīng)用程序指定質(zhì)量要求進(jìn)行評(píng)價(jià)。這是一個(gè)分享我們的經(jīng)驗(yàn)和實(shí)證結(jié)果在 GDBL 領(lǐng)域采用Android軟件體系結(jié)構(gòu)課程的動(dòng)機(jī)。因此，我們通過實(shí)驗(yàn)研究了 如何將 GDFS用于教育，探討傳統(tǒng)的授課進(jìn)化為動(dòng)態(tài)的，合作的，和對(duì)當(dāng)前技術(shù)豐富的環(huán)境下的學(xué)生有吸引力的授課。最近的游戲編程工具包往往具有比 Logo語言更強(qiáng)的視覺效果，無論是因?yàn)檫@個(gè)原因，或者因?yàn)樗麄冇幸环N可視化的編程語言，或兩個(gè)原因同時(shí)的作用，使得設(shè)計(jì)者能夠輕松創(chuàng)建圖形游戲。制作游戲激勵(lì)和開發(fā)評(píng)書以及技術(shù)的編程技巧的。他們的調(diào)查表明游戲編程和計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的游戲開發(fā)之間的關(guān)系 游戲發(fā)展可以用在學(xué)習(xí)人工智能（ AI），數(shù)據(jù)庫，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)， SE，人機(jī)交互，計(jì)算機(jī)圖形學(xué)，計(jì) 算機(jī)體系結(jié)構(gòu)，算法，編程和操作系統(tǒng)。后來，其他的研究已經(jīng)使用專業(yè)游戲編程工具如 Stage Cast Creator [13]， Gamemaker [14] ， Alice [15]和 Neverwinter Nights [16]。編程使該“海龜”畫不同